I. Creando nuestros datos

Primero, crearemos un vector con cada uno de los nombres de la personas y los datos de la latitud y longitud del lugar de la República Mexicana al que les gustaría viajar. Posteriormente, mediante la función rbind crearemos una matriz por columnas con los datos de las ubicaciones a las que nos gustaría viajar:

Fernando<-c(-115.12771,32.50957)
Irving<-c(-108.214,25.8257)
Emiliano<-c(-110.961,29.0892)
Adriana<-c(-109.702,23.053)
viajes<-rbind(Fernando,Irving,Emiliano,Adriana)
viajes
##               [,1]     [,2]
## Fernando -115.1277 32.50957
## Irving   -108.2140 25.82570
## Emiliano -110.9610 29.08920
## Adriana  -109.7020 23.05300

II. Cambiando el nombre de nuestras columnas

Una vez que hemos creado nuestra matriz de datos, cambiaremos el nombre de nuestras columnas con la función colnames:

colnames(viajes)<-c("Longitud","Latitud")
viajes
##           Longitud  Latitud
## Fernando -115.1277 32.50957
## Irving   -108.2140 25.82570
## Emiliano -110.9610 29.08920
## Adriana  -109.7020 23.05300

III. Transformando nuestra matriz en un data.frame

Recuerda que para hacer gráficas con ggplot y mapas con qmplot necesitamos un data frame. Vamos a transformar nuestra matriz en un data.frame de la siguiente forma:

viajes<-data.frame(viajes)
viajes
##           Longitud  Latitud
## Fernando -115.1277 32.50957
## Irving   -108.2140 25.82570
## Emiliano -110.9610 29.08920
## Adriana  -109.7020 23.05300

IV. Creando una gráfica de dispersión con nombres y puntos

Podemos crear una grafica de dispersión y usar los nombres como etiqueta si utilizamos la función ggplot junto con geom_text; además, podemos agregar puntos a nuestra gráfica con la función geom_point. Finalmente, si queremos que nuestra gráfica sea interactiva, utilizamos la función ggplotly:

dispersion<-ggplot(viajes)+geom_text(aes(Longitud,Latitud),label= rownames(viajes))+geom_point(aes(Longitud,Latitud),color=rainbow(4))
ggplotly(dispersion)

V. Creando un mapa

Para crear un mapa, utilizaremos la funcion qmplot:

qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, color=I(rainbow(4)))

VI. Mapa de puntos y denssidad

Podemos agregar el parámetro geom = c("point","density2d") para hacer un mapa de puntos y densidad:

qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, geom=c("point","density2d"))

VII. Preguntas

1.- ¿Cómo están distribuidas sus ubicaciones?

estan distribuidas en el norte del pais

2.- Si tuvieras que pensar en una función que pasara por todas sus ubicaciones, ¿qué tipo de función sería?

la funcion de una curva

3.- ¿Consideras que graficar la ubicación de una persona en un mapa tiene un valor económico? ¿Por qué?

si, podemos conocer su situacion economica en base a su region

4.- ¿Hasta ahora qué han aprendido en el curso?

usar R como herramienta geografica

Esta obra fue generada mediante R en November 20, 2020 y forma parte de las actividades realizadas en las materias de Matemáticas I y Taller III, Facultad de Economía, UNAM.
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